DaDementr

Скороли халява?

12 мая 2026 года компания Casimir представила концепт MicroSparc — экспериментальный микрочип, который, по заявлениям разработчиков, использует эффект Казимира и квантовые флуктуации вакуума для получения электрической мощности. В описании проекта MicroSparc фигурирует асимметричная наноструктура с массивом нанополостей и электрически связанных наностержней, где вакуумные колебания якобы индуцируют перенос электронов и формируют устойчивый ток. При этом даже в наиболее оптимистичных публикациях речь идёт о крайне малой выходной мощности — порядка десятков микроватт для чипа размером 5 × 5 мм, а не о практическом «бесконечном» генераторе энергии.

Эффект Казимира действительно существует и многократно подтверждён экспериментально: две незаряженные проводящие пластины, сближённые на наноразмерное расстояние, испытывают взаимное притяжение из-за изменения спектра вакуумных мод между ними. Однако из этого не следует возможность получения полезной энергии «из ничего» в термодинамически свободном смысле: энергия нулевой точки и квантовые флуктуации — это физические эффекты, но не доказанный источник нарушающего баланс вечного питания. Поэтому корректнее описывать MicroSparc как высокорисковую исследовательскую гипотезу о преобразовании вакуумных флуктуаций в микроваттный электрический сигнал, а не как готовый неисчерпаемый источник электроэнергии

https://thedebrief.org/free-energy-from-the-vacuum-warp-drive-pioneer-unveils-battery-free-microsparc-that-allegedly-draws-power-from-the-quantum-vacuum/
https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/757496/


#Новости #Моё
@DevsRoot
В MAX

К новости, о расширении лимитов у Антропик.

Лимиты Claude Code удвоены: Anthropic арендовал Colossus 1 у SpaceX — и это похоже на ответ Маска OpenAI

Вчера Илон Маск выпустил Grok 4.3. Сегодня его SpaceX подписала сделку с Anthropic — компанией, которую он ещё в феврале публично называл «ненавистницей западной цивилизации». А на фоне всего этого продолжается его суд с OpenAI.

Если соединить эти три события в одну линию, картина получается очень интересная.

Так что конкретно произошло

Anthropic 6 мая объявила, что:

- Подписала соглашение со SpaceX на использование всей вычислительной мощности дата-центра Colossus 1 в Мемфисе — это больше 300 МВт и свыше 220 000 GPU NVIDIA.

- Удвоила пятичасовые лимиты Claude Code для тарифов Pro, Max, Team и Enterprise.

- Сняла снижение лимитов в часы пиковой нагрузки для Pro и Max.

- Существенно подняла rate limits API для моделей Claude Opus.

- Отдельно упомянула интерес к совместной разработке со SpaceX орбитальных дата-центров на несколько гигаватт.
Colossus 1 — это тот самый суперкомпьютер, который Маск построил под Grok. Теперь его арендует ровно тот игрок, против которого Grok должен был конкурировать.

Почему это не просто «ещё одна сделка по железу»

Тут красиво сходятся три сюжета.

Первый — гонка за вычислениями. У Anthropic есть деньги: 50 миллиардов в инфраструктуру США, контракт с Amazon на 5 ГВт, сделка с Google и Broadcom ещё на 5 ГВт, 30 миллиардов от Microsoft и NVIDIA. Чего не хватает — это мощности «прямо сейчас». 300 МВт на Colossus 1 закрывают именно эту дыру: компания прямо пишет, что новые лимиты для Pro и Max подняли благодаря этой сделке.

Второй — отношения Маска и Anthropic. В феврале Маск писал в X, что Anthropic «ненавидит западную цивилизацию». Сегодня он сдаёт им свой главный AI-кластер. Reuters назвал это «détente» — разрядкой. Похоже, бизнес оказался сильнее идеологических постов.

Третий — суд с OpenAI. На этом фоне у Маска продолжается конфликт с OpenAI и Сэмом Альтманом. И тут он, по сути, отдаёт огромный кусок инфраструктуры главному конкуренту OpenAI на корпоративном рынке. Это не просто коммерческая сделка — это публичный жест: я готов кормить вашего конкурента, чтобы вам стало сложнее.

Вчера он выпускает Grok 4.3, сегодня усиливает Claude. С точки зрения OpenAI это не удар с одной стороны, а сразу с двух.
По поводу лимитов пока ничего сказать не могу, у меня MAX тариф, я их не достигаю.
Однако скорость загрузки файлов в проект или чат возрасла в разы.
Я как увидел даж подахренел.

А лимиты попозже проверю, проект закончу текущий и попробую вернуться на PRO тариф, посмотрим что к чему.

UPD

Скорость ответа тоже кратно возросла. Очешуенно🔥

#AI #Нейросети #Новости #Моё
@DevsRoot
В MAX

Конвейер, который строит сам себя

Figure AI запускает массовое производство гуманоидов
На фабрике BotQ в Сан-Хосе, Калифорния, Figure AI официально запустила первую производственную линию для гуманоидных роботов. Видео с места событий показывает, как автоматизированный конвейер уже собирает первые единицы: от литья корпусов до финальной калибровки ИИ. Компания переходит от прототипов и мелкосерийного "крафта" к индустриальному масштабу — шаг, который обещает радикально изменить рынок робототехники.

Масштабные планы и темпы роста
Первая линия BotQ рассчитана на 12 000 роботов в год, но Figure AI амбициозно планирует расширение до 50 000 единиц ежегодно к 2027 году. К апрелю 2026 производство разогналось до 150 машин в месяц — это прямой результат перехода на новую архитектуру Figure 03. По данным вендора, обновлённая модель получила улучшенный актуаторный блок (с 41 степенью свободы в руках), энергоэффективные батареи на 5 часов автономии и продвинутый ИИ на базе Helix (собственная LLM для обучения в реальном времени). Цена за единицу упала ниже $30 000 при серийном выпуске.

Обкатка на практике: уроки от BMW
Предыдущая модель Figure 02 уже доказала эффективность в реальных условиях. С октября 2025 по апрель 2026 эти роботы работали на заводе BMW в Spartanburg, собрав свыше 30 000 автомобилей. Они выполняли задачи по подъёму кузовов (до 20 кг), сортировке деталей и инспекции швов — с MTBF (среднее время наработки на отказ) выше 99,5%. Figure собрали терабайты данных о сбоях, что позволило переработать дизайн: сложные суставы и шестерни теперь заменены на литьё под давлением из высокопрочного алюминия и композитов. Это сократило цикл производства детали с 45 минут до 4 минут, снизив стоимость на 60% и повысив надёжность в 3 раза.

Рекурсивная магия: роботы собирают роботов
Ключевой инновацией BotQ стала рекурсия — гуманоиды Figure 03 сами участвуют в сборке своих "братьев". Уже на линии 20% задач (калибровка конечностей, установка сенсоров, базовая пайка) выполняют роботы под контролем ИИ-оркестратора. По словам Бретини Тейлора, сооснователя Figure, это "самоускоряющийся конвейер": каждый новый робот добавляет 0,5–1% к пропускной способности линии без найма людей. Никаких онбордингов, выгорания или простоев — чистая экспоненциальная эффективность, вдохновлённая идеями рекурсивного самоулучшения ИИ.

Что дальше для ИИ и промышленности?
Figure AI интегрирует роботов в логистику, автопром и warehousing (партнёрства с Amazon и Mercedes в планах). Этот подход может перевернуть реальный сектор экономики: по прогнозам вендора, к 2030 году гуманоиды снизят затраты на ручной труд на 40–50% в США и Европе. Следим за релизом Figure 03 в Q3 2026 — это не просто железо, а предвестник полной ИИ-индустриализации.

#AI #Нейросети #Новости #Моё
@DevsRoot
В MAX

ИИ антибезопасность.

Gartner опубликовал первый подробный отчет о внедрении ИИ-агентов в бизнес, и его выводы заставляют по-новому взглянуть на риски. Компании в спешке разворачивают автономных агентов — программ, способных самостоятельно принимать решения, выполнять задачи и взаимодействовать с системами, — часто предоставляя им права суперадминистратора без должного контроля. Согласно отчету "Market Guide for Agentic AI", датированному 2025 годом, 42% организаций планируют внедрить такие агенты в ближайшие 12 месяцев, а к 2028 году они станут неотъемлемой частью 33% корпоративных приложений. ИИ-агенты эволюционировали от простых ассистентов: теперь они генерируют до 40% кода в проектах, а 80% разработческих команд активно используют инструменты вроде GitHub Copilot или аналогичные. Уровень принятия кода, написанного ИИ, вырос с 20% до 60%, что делает нейросети лидерами разработки, а не подручными инструментами.

Безопасность отстает катастрофически. 86% главных специалистов по информационной безопасности (CISO) сообщили, что у них отсутствуют политики контроля доступа для ИИ-агентов -нет четких правил, кто и как может предоставлять агентам привилегии, мониторить их действия или отзывать права. Еще хуже: 95% безопасников честно признались, что в случае компрометации — будь то взлом, сбой или вредоносное поведение - они не смогут эффективно локализовать и нейтрализовать проблемного агента. Отчет подчеркивает, что агенты часто интегрируются в критические системы, включая облачные сервисы и production-среды, где один сбой может привести к утечкам данных или полному параличу операций. Gartner прогнозирует: к концу 2027 года более 40% проектов с ИИ-агентами потерпят неудачу из-за двух факторов - взрывных расходов на масштабирование (до 30% выше ожиданий) и уязвимостей безопасности, которые хакеры уже эксплуатируют в proof-of-concept атаках.

Эксперты Gartner рекомендуют внедрять строгие рамки: принцип наименьших привилегий (least privilege), постоянный аудит действий агентов через логи и AI Governance платформы, а также "красные кнопки" — механизмы экстренного отключения. Победителями выйдут те компании, которые применят к ИИ такие же правила, как к сотрудникам: многофакторную аутентификацию, ротацию ключей и сегментацию доступа. Пока же мир живет в реальности, где корпорации доверяют нейросетям ключи от продакшена, но без надежных тормозов. Если завтра стартап случайно сотрет базу данных или сольет пароли - знайте, виноват не хакер, а бесконтролируемый ИИ-агент. Время строить защиту, пока гонка не обернулась хаосом.


#AI #Новости #Нейросети #Моё
@DevsRoot
В MAX

Против лома ИИ приемы.

Специалистам, глубоко разбирающимся в уязвимостях безопасности вроде переполнений буфера и эксплойтов, стоит ознакомиться с детальным анализом от Anthropic по их модели Mythos. За пару месяцев она выявила тысячи zero-day багов в open-source проектах, хотя доступ к модели пока ограничен для широкой аудитории.

Пример уязвимости в OpenBSD

В отчете разбирают реальные случаи, включая 27-летнюю zero-day в OpenBSD — баг в tcp-input.c, отвечающем за обработку TCP-пакетов. Этот файл проверяли десятки экспертов и инструментов анализа на протяжении десятилетий, но ошибка осталась незамеченной: она сочетает два несвязанных дефекта, приводящих к отрицательному номеру пакета, 32-битному переполнению и попытке записи по NULL-указателю в связном списке SACK-дырок, что крашит любой интернет-подключенный сервер.

Масштабируемость ручного аудита

Файл tcp-input.c насчитывает свыше 4000 строк и решает множество задач помимо SACK. Если бы опытному разработчику поручили ручной аудит именно на SACK-уязвимости с фокусом на edge-кейсы, отрицательные значения, оверфлоу и буферы, баг мог бы всплыть за пару дней — но на это нет ни бюджетов, ни мотивации для скрупулезного разбора узких кусков кода вроде TCP-опций в сетевом стеке ядра.

Преимущества ИИ-агентов

Просто запустить умный ИИ-агент, чтобы он разделил tcp-input.c на 10–20 модулей, включая SACK, и поручил каждому специализированному агенту поиск багов — и один из них, как в случае с Mythos, найдет проблему. Остальные потратят ресурсы впустую, но ложные срабатывания отфильтрует судья-агент, без лишних затрат.

Один квалифицированный программист проанализирует файл, но не миллион файлов одновременно. Зато один эффективный ИИ-агент масштабируется до миллиона, радикально меняя подход к аудиту ПО — и это пока слабо осознают в индустрии.

Хотя в этой новости умалчивается сколько было ложных срабатываний, но с ними ты свою корову не продашь.

#AI #Новости #Нейросети #Моё
@DevsRoot
В MAX

Новинки LLM

Z.ai представила GLM-5.1 — флагманскую MoE-модель с 754 млрд параметров, которую, судя по бенчмаркам, особенно продвигают как инструмент для программистов и задач агентного кодинга.

По заявленным результатам, модель показывает сильные показатели в прикладных тестах:

SWE-Bench Pro — 58,4, что выше Claude Opus 4.6, GPT-5.4 и Gemini 3.1 Pro.

Terminal-Bench 2.0 — 63,5, немного уступая Claude Code с 66,5.

CyberGym — 68,7 против 48,3 у GLM-5.

BrowseComp — 68,0 без внешнего менеджера контекста.

При этом в более общих и академических тестах вроде HLE, AIME 2026 и GPQA-Diamond модель, по словам разработчиков, находится примерно на уровне конкурентов, а в ряде случаев впереди остаются Gemini 3.1 Pro и GPT-5.4.

Параллельно Anthropic показала Claude Mythos Preview — модель общего назначения, в которой сделали упор на программирование и логическое мышление. Несмотря на то, что модель не создавалась специально под кибербезопасность, в этой сфере она тоже оказалась очень сильной.

По данным Anthropic, Mythos Preview нашли настолько мощной, что компания не выпустила ее в открытый доступ. Вместо этого модель предоставят только ограниченному кругу организаций, чтобы они могли искать и исправлять уязвимости в критически важном ПО. В проекте участвуют 40 компаний, а сама Anthropic выделяет до 100 миллионов долларов в виде кредитов на использование Mythos Preview.

В компании утверждают, что модель уже помогла обнаружить тысячи серьезных уязвимостей, включая проблемы в OpenBSD, FFmpeg и ядре Linux. Часть найденных багов уже исправлена, но работа продолжается еще над тысячами других случаев.

Anthropic отдельно подчеркивает, что в ближайшем будущем выйдет новая версия Opus с усиленными мерами безопасности. Параллельно компания консультируется с представителями правительства США по поводу наступательных и оборонительных возможностей Claude Mythos Preview в киберсфере.

ТТХ
Z.ai GLM-5.1: MoE-модель,
754
754 млрд параметров, акцент на кодинг и агентные задачи.

Anthropic Claude Mythos Preview: модель общего назначения, усилена в программировании, логике и кибербезопасности.

Формат релиза Mythos Preview: закрытый доступ для партнерских компаний, а не публичный запуск.

Масштаб программы Anthropic:
40 компаний-участников, до
100 млн долларов в виде кредитов.

#AI #LLM #ZAI #Anthropic #Новости #Нейросети #Моё
@DevsRoot
В MAX